<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>Regressão Linear Generalizada</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-4E435A7B-8EC1-4020-9D92-DE88E8E8BBB1-web.png" alt="Diagrama do fluxo de trabalho Regress&atilde;o Linear Generalizada"></h2>
        <hr/>
    <p>Executa Regress&atilde;o Linear Generalizada (GLR) para gerar previs&otilde;es ou para modelar uma vari&aacute;vel dependente no que respeita &agrave; sua rela&ccedil;&atilde;o com um conjunto de vari&aacute;veis explanat&oacute;rias.  Esta ferramenta pode ser utilizada para ajustar modelos cont&iacute;nuos (gaussianos), bin&aacute;rios (log&iacute;stica) e de contagem (Poisson).
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisType">
        <div><h2>Tipo de Análise</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Especifica o modo de funcionamento da ferramenta. A ferramenta pode ser executada para treinar um modelo para apenas avaliar o desempenho, ou treinar um modelo e prever para elementos. Os tipos de previs&atilde;o s&atilde;o os seguintes:
                <ul>
                    <li> <b>Ajustar um modelo para avaliar o desempenho do modelo</b>&mdash;Ser&aacute; ajustado um modelo, e aplicado aos dados de entrada. Utilize esta op&ccedil;&atilde;o para avaliar a precis&atilde;o do seu modelo antes de gerar previs&otilde;es sobre um novo conjunto de dados ou entender rela&ccedil;&otilde;es e fatores da sua vari&aacute;vel prevista. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos dos seus dados ajustados e um diagn&oacute;stico do modelo.
                    </li>
                    <li> <b>Ajustar um modelo e prever valores</b>&mdash; Ser&atilde;o geradas previs&otilde;es ou classifica&ccedil;&otilde;es para elementos de entrada e elementos de previs&atilde;o. Ter&atilde;o de ser fornecidas vari&aacute;veis explanat&oacute;rias quer para os elementos de previs&atilde;o quer para os elementos a prever. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos do seu modelo ajustado dos seus dados de entrada, um servi&ccedil;o de elementos de valores previstos e um diagn&oacute;stico do modelo.
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fit">
        <div><h2>Ajustar um modelo para avaliar o desempenho do modelo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e investigar o ajuste.
            </p>
            <p>Com esta escolha, o modelo ser&aacute; treinado, utilizando uma camada de entrada. Utilize esta op&ccedil;&atilde;o para avaliar a precis&atilde;o do seu modelo antes de gerar previs&otilde;es sobre um novo conjunto de dados. Esta op&ccedil;&atilde;o produzir&aacute; diagn&oacute;sticos do modelo e aplicar&aacute; o modelo aos seus dados de treino.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="fitAndPredict">
        <div><h2>Ajustar um modelo e prever valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Utilize este modo se pretende ajustar um modelo, e aplique o modelo ao conjunto de dados para gerar previs&otilde;es.
            </p>
            <p>Ser&atilde;o geradas previs&otilde;es ou classifica&ccedil;&otilde;es para elementos. O resultado desta op&ccedil;&atilde;o ser&aacute; um servi&ccedil;o de elementos, diagn&oacute;stico do modelo, e uma tabela opcional de import&acirc;ncia vari&aacute;vel.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="inputLayer">
        <div><h2>Escolher uma camada a partir da qual gerar um modelo</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>A camada que cont&eacute;m elementos de pontos, linhas, &aacute;reas ou tabulares que cont&ecirc;m as vari&aacute;veis dependentes e explanat&oacute;rias.
            </p>
            <p>Para al&eacute;m de escolher uma camada do seu mapa, pode escolher  <b>Escolher Camada de An&aacute;lise</b> na parte inferior da lista pendente para navegar at&eacute; aos seus conte&uacute;dos de um conjunto de dados de partilha de ficheiros de big data ou camada de elementos. Opcionalmente, pode aplicar um filtro na sua camada de entrada ou aplicar uma sele&ccedil;&atilde;o em camadas alojadas adicionadas ao seu mapa. Os filtros e sele&ccedil;&otilde;es s&atilde;o aplicados apenas para an&aacute;lise. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dependentVariable">
        <div><h2>Escolher o campo a modelar</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>O campo num&eacute;rico que cont&eacute;m os valores observados a modelar e o tipo de valor que est&aacute; a modelar. Existem tr&ecirc;s tipos de valores que pode modelar
                <ul>
                    <li>Cont&iacute;nuos&mdash;Representa valores cont&iacute;nuos. O modelo utilizado &eacute; Gaussiano, e a ferramenta executa regress&atilde;o de m&iacute;nimos quadrados ordin&aacute;rios.
                    </li>
                    <li>Bin&aacute;rios&mdash;Representa valores de presen&ccedil;a ou aus&ecirc;ncia. Estes t&ecirc;m de ser 1 e 0. O modelo utilizado &eacute; a Regress&atilde;o Log&iacute;stica.
                    </li>
                    <li>Count&mdash;Representa discretos e representa eventos, por exemplo, contagens de crimes, incidentes relacionados com doen&ccedil;as ou acidentes de tr&acirc;nsito. O modelo utilizado &eacute; a regress&atilde;o de Poisson. 
                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="featuresToPredict">
        <div><h2>Escolher uma camada para a qual prever valores</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Uma camada com elementos que representam locais onde devem ser calculadas estimativas. Cada elemento neste conjunto de dados deve conter valores para todas as vari&aacute;veis explanat&oacute;rias especificadas. A vari&aacute;vel dependente para estes elementos ser&aacute; estimada utilizando o modelo calibrado para a camada de entrada.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariables">
        <div><h2>Escolher os campos explanatórios</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Um ou mais campos que representam as vari&aacute;veis explanat&oacute;rias (campos) que ajudam a prever o valor. Apenas os campos num&eacute;ricos ser&atilde;o vis&iacute;veis.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="explanatoryVariableMatching">
        <div><h2>Escolher de que forma os campos explanatórios são correspondidos</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>De que forma as vari&aacute;veis correspondentes na camada de entrada ir&atilde;o corresponder &agrave;s vari&aacute;veis na camada de previs&atilde;o. Apenas as vari&aacute;veis utilizadas na cria&ccedil;&atilde;o do modelo ser&atilde;o inclu&iacute;das na tabela. Apenas podem ser utilizados valores num&eacute;ricos. 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputName">
        <div><h2>Nome da camada resultante</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> O nome da camada que ser&aacute; criada. Se estiver a escrever para ArcGIS Data Store, os seus resultados ser&atilde;o guardados em  <b>O Meu Conte&uacute;do</b> e adicionados ao mapa. Se estiver a escrever para uma partilha de ficheiros big data, os seus resultados ser&atilde;o guardados na partilha de ficheiros big data e adicionados ao seu manifesto. N&atilde;o ser&atilde;o adicionados ao mapa. O nome padr&atilde;o &eacute; baseado no nome da ferramenta e do nome da camada de entrada. Caso a camada j&aacute; existe, a ferramenta ir&aacute; falhar.
            </p>
            <p>Os resultados devolvidos depender&atilde;o do tipo de an&aacute;lise. Caso esteja a ajustar para avaliar o ajuste do modelo, os resultados ir&atilde;o conter uma camada de dados de entrada ajustados ao modelo e informa&ccedil;&otilde;es do resultado da avalia&ccedil;&atilde;o do ajuste do modelo. Caso esteja a ajustar e a prever, os resultados ir&atilde;o conter uma camada de dados de entrada ajustados ao modelo, uma camada de resultados previstos e informa&ccedil;&otilde;es do resultado da avalia&ccedil;&atilde;o do ajuste do modelo.
            </p>
            <p>Ao escrever para   ArcGIS Data Store  (armazenamento relacional ou espaciotemporal de dados big data) utilizando a caixa suspensa  <b>Guardar resultado em</b> pode especificar o nome de uma pasta em <b>O Meu Conte&uacute;do</b>, onde ser&aacute; armazenado o resultado.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
